\n<\/aside>\n<\/p>\n
Los anticuerpos son incre\u00edblemente \u00fatiles. Muchos f\u00e1rmacos desarrollados recientemente dependen de anticuerpos que se unen a prote\u00ednas espec\u00edficas y bloquean su actividad. Tambi\u00e9n son excelentes herramientas de investigaci\u00f3n, ya que nos permiten identificar prote\u00ednas dentro de las c\u00e9lulas, purificar tanto prote\u00ednas como c\u00e9lulas, etc. Los anticuerpos terap\u00e9uticos han proporcionado nuestras primeras defensas contra virus emergentes como el \u00c9bola y el SARS-CoV-2.<\/p>\n
Pero producir anticuerpos puede ser un verdadero dolor de cabeza, porque implica lograr que los animales produzcan anticuerpos para nosotros. Debe purificar la prote\u00edna a la que desea que se adhieran los anticuerpos, inyectarla en un animal y hacer que el animal produzca anticuerpos como parte de una respuesta inmune. A partir de ah\u00ed, se purifican los anticuerpos o se purifican las c\u00e9lulas que los producen. Lleva mucho tiempo, no siempre funciona y, a veces, produce anticuerpos con propiedades que no est\u00e1s buscando.<\/p>\n
Pero gracias a los avances en las predicciones de prote\u00ednas basadas en IA, toda esa molestia podr\u00eda volverse innecesaria. Un modelo de difusi\u00f3n desarrollado recientemente para estructuras proteicas se ha adaptado a la producci\u00f3n de anticuerpos y ha dise\u00f1ado con \u00e9xito anticuerpos contra las prote\u00ednas del virus de la gripe.<\/p>\n
C\u00f3mo crear el anticuerpo de su elecci\u00f3n<\/h2>\n Los humanos (y muchos otros mam\u00edferos) producen anticuerpos que son complejos de cuatro prote\u00ednas compuestos por dos prote\u00ednas pesadas y dos ligeras. Tanto las prote\u00ednas pesadas como las ligeras tienen regiones constantes, que son iguales o similares entre todos los anticuerpos producidos. Ambos tambi\u00e9n tienen una regi\u00f3n variable, que es \u00fanica para cada anticuerpo. Es la regi\u00f3n variable responsable de reconocer prote\u00ednas en virus y otros pat\u00f3genos. Algunos otros mam\u00edferos, como los camellos, omiten las prote\u00ednas ligeras y tienen anticuerpos que son simplemente un par de prote\u00ednas pesadas (que a\u00fan reconocen pat\u00f3genos a trav\u00e9s de las regiones variables de las prote\u00ednas pesadas).<\/p>\n\n Anuncio <\/span> <\/p>\n<\/aside>\nEl cuerpo no sabe qu\u00e9 prote\u00ednas necesitar\u00e1 reconocer eventualmente. Entonces, simplemente produce una gran cantidad de c\u00e9lulas productoras de anticuerpos, cada una con una combinaci\u00f3n \u00fanica de regiones variables pesadas y ligeras. Cuando cualquiera de estas c\u00e9lulas se topa con la prote\u00edna que reconocen sus anticuerpos, comienza a dividirse y produce una gran cantidad del anticuerpo necesario. Se necesita tiempo para que estas c\u00e9lulas maduren y tiempo adicional para purificarlas. Adem\u00e1s, no hay garant\u00eda de que la combinaci\u00f3n espec\u00edfica de regiones variables sea la \u00f3ptima para reconocer una prote\u00edna.<\/p>\n
La \u00fanica forma de evitar la molestia y la incertidumbre de lograr que un animal genere anticuerpos para nosotros es descubrir c\u00f3mo dise\u00f1ar anticuerpos que reconozcan lo que queremos. Y eso simplemente no ha sido posible. No entendemos lo suficiente acerca de c\u00f3mo las prote\u00ednas se pliegan en una configuraci\u00f3n tridimensional para dise\u00f1ar una que adopte la forma de nuestra elecci\u00f3n, una que envuelva un objetivo espec\u00edfico.<\/p>\n
Todav\u00eda no entendemos lo suficiente como para hacerlo intencionalmente. Pero en los \u00faltimos a\u00f1os, hemos entrenado software de IA para que tome una cadena de amino\u00e1cidos y prediga con precisi\u00f3n la estructura tridimensional que adoptar\u00eda esta prote\u00edna. Y, m\u00e1s recientemente, se ha descubierto c\u00f3mo combinarlos con modelos de difusi\u00f3n para crear software que pueda dise\u00f1ar prote\u00ednas que adoptar\u00e1n una configuraci\u00f3n espec\u00edfica.<\/p>\n
Resulta que este enfoque puede adoptarse para dise\u00f1ar anticuerpos.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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